La notion de consentement et la question du lien d’autorité dans les relations intimes en milieu universitaire

Le consentement est au départ une notion juridique permettant de marquer la distinction entre des actions jugées acceptables sur le plan normatif et d’autres qui ne le sont pas. Aujourd'hui, cette notion gagne l'espace public. Consécutivement à la loi 151, l’Université de Sherbrooke est en phase de rédaction d’un code de conduite pour la prévention des violences à caractère sexuel. Les juristes prennent conscience que sanctionner est insuffisant, qu’il faut d’autres types de mesures accompagnant le Code criminel et donc une interrogation sur les normes. Le code de conduite devrait prévoir le cas où une personne ayant une relation pédagogique ou d’autorité avec un étudiant entretient des liens intimes avec celui-ci. Les contours de la définition du consentement sont relativement mal cernés par la population sondée. Les efforts de prévention seraient peut-être insuffisants ou mal calibrés, car l’enquête ne dénote pas d’une nette normalisation de la conscience du possible lien de subordination (qui rappelons-le invalide le consentement). Il reste à évaluer si un encadrement des relations d’autorité au sein de la population universitaire produirait un changement des comportements, et à définir quels seraient les critères pour mesurer les effets de l’adoption d’un code de conduite à l’université

Pourquoi le papier est-il toujours utilisé dans les communications des organismes culturels ? L’exemple des compagnies du CASJB à Sherbrooke

Pourquoi aimons-nous le papier ? Pourquoi aime-t-on s’afficher ? L’affichage numérique est tout autour de nous (téléphone, tablette, écran). Pourtant, pourrait-on imaginer une organisation culturelle renoncer au papier pour annoncer un spectacle ? À l’aune de l’omniprésence des nouveaux médias et de la diffusion massive des contenus culturels en ligne, nous nous interrogeons sur l’intérêt pour une compagnie de spectacle de recourir aux imprimés. Notre programme de recherche s’inscrit dans le domaine de la microsociologie en étudiant un objet banal, quotidien, l’imprimé. Ainsi, notre travail de recherche empirique s’inspire de l’ethnographie de la communication. Une enquête de terrain a été conduite pour comprendre les raisons de la persistance des affiches de spectacle en examinant les pratiques communicationnelles de cinq compagnies des arts de la scène à Sherbrooke. Nous avons poursuivi une démarche de collecte de données de type qualitative auprès des acteurs représentatifs de ce milieu (directrices artistiques, chargées de communication, graphistes…) en menant des entretiens de type compréhensif, retranscrits et assemblés en un corpus. Nous avons analysé la manière dont ces organisations décident d’avoir recours ou non à l’imprimé. Nous avons ensuite cherché à déterminer l’efficacité de ce moyen de communication. L’étude a révélé qu’au-delà d’un souci d’efficacité de l’imprimé, s’exprimait chez les personnes interrogées un attachement singulier au papier. Ce médium semble créer un lien affectif : à l’image de la pochette d’un disque vinyle, il pourrait matérialiser un sentiment d’appartenance. En définissant la notion de culture du papier, au regard des pratiques observées, nous décrirons ensuite en quoi l’usage de l’imprimé pourrait relever d’une fonction patrimoniale

Solving Static Permutation Mastermind using O(nlog⁡n)O(n \log n) Queries

Permutation Mastermind is a version of the classical mastermind game in which the number of positions $n$ is equal to the number of colors $k$, and repetition of colors is not allowed, neither in the codeword nor in the queries. In this paper we solve the main open question from Glazik, J\"ager, Schiemann and Srivastav (2021), who asked whether their bound of $O(n^{1.525})$ for the static version can be improved to $O(n \log n)$, which would be best possible. By using a simple probabilistic argument we show that this is indeed the case.Comment: 6 page

Self-adjusting Population Sizes for the (1,λ)(1, \lambda)-EA on Monotone Functions

We study the $(1,\lambda)$-EA with mutation rate $c/n$ for $c\le 1$, where the population size is adaptively controlled with the $(1:s+1)$-success rule. Recently, Hevia Fajardo and Sudholt have shown that this setup with $c=1$ is efficient on \onemax for $s<1$, but inefficient if $s \ge 18$. Surprisingly, the hardest part is not close to the optimum, but rather at linear distance. We show that this behavior is not specific to \onemax. If $s$ is small, then the algorithm is efficient on all monotone functions, and if $s$ is large, then it needs superpolynomial time on all monotone functions. In the former case, for $c<1$ we show a $O(n)$ upper bound for the number of generations and $O(n\log n)$ for the number of function evaluations, and for $c=1$ we show $O(n\log n)$ generations and $O(n^2\log\log n)$ evaluations. We also show formally that optimization is always fast, regardless of $s$, if the algorithm starts in proximity of the optimum. All results also hold in a dynamic environment where the fitness function changes in each generation

Hardest Monotone Functions for Evolutionary Algorithms

The study of hardest and easiest fitness landscapes is an active area of research. Recently, Kaufmann, Larcher, Lengler and Zou conjectured that for the self-adjusting $(1,\lambda)$-EA, Adversarial Dynamic BinVal (ADBV) is the hardest dynamic monotone function to optimize. We introduce the function Switching Dynamic BinVal (SDBV) which coincides with ADBV whenever the number of remaining zeros in the search point is strictly less than $n/2$, where $n$ denotes the dimension of the search space. We show, using a combinatorial argument, that for the $(1+1)$-EA with any mutation rate $p \in [0,1]$, SDBV is drift-minimizing among the class of dynamic monotone functions. Our construction provides the first explicit example of an instance of the partially-ordered evolutionary algorithm (PO-EA) model with parameterized pessimism introduced by Colin, Doerr and F\'erey, building on work of Jansen. We further show that the $(1+1)$-EA optimizes SDBV in $\Theta(n^{3/2})$ generations. Our simulations demonstrate matching runtimes for both static and self-adjusting $(1,\lambda)$ and $(1+\lambda)$-EA. We further show, using an example of fixed dimension, that drift-minimization does not equal maximal runtime

Gated recurrent neural networks discover attention

Recent architectural developments have enabled recurrent neural networks (RNNs) to reach and even surpass the performance of Transformers on certain sequence modeling tasks. These modern RNNs feature a prominent design pattern: linear recurrent layers interconnected by feedforward paths with multiplicative gating. Here, we show how RNNs equipped with these two design elements can exactly implement (linear) self-attention, the main building block of Transformers. By reverse-engineering a set of trained RNNs, we find that gradient descent in practice discovers our construction. In particular, we examine RNNs trained to solve simple in-context learning tasks on which Transformers are known to excel and find that gradient descent instills in our RNNs the same attention-based in-context learning algorithm used by Transformers. Our findings highlight the importance of multiplicative interactions in neural networks and suggest that certain RNNs might be unexpectedly implementing attention under the hood